x=np.arange(4).reshape(2,2)，print(np.mean(x,axis=1))的输出结果是（）
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天际的海浪 2022-07-13 01:36关注运行下就知道了
输出结果是 [0.5 2.5]
import numpy as np x=np.arange(4).reshape(2,2) print(np.mean(x,axis=1))本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2022-07-13 00:15回答 1 已采纳 运行下就知道了输出结果是 [0.5 2.5] import numpy as np x=np.arange(4).reshape(2,2) print(np.mean(x,axis=1))
- 2021-06-21 20:51回答 3 已采纳 在新版的sklearn中，所有的数据都应该是二维矩阵，哪怕它只是单独一行或一列（比如前面做预测时，仅仅只用了一个样本数据），所以需要使用.reshape(1,-1)进行转换 具体可以参考：使用skl
- 2022-05-20 10:41回答 3 已采纳 def test(args, io): all_true_cls = [] all_pred_cls = [] all_true_seg = [] all_pred_s
- 2020-12-06 03:20weixin_39918747的博客 Example 1def roll_zeropad(a, shift, axis=None):a = np.asanyarray(a)if shift == 0: return aif axis is None:n = a.sizereshape = Trueelse:n = a.shape[axis]reshape = Falseif np.abs(shift) > n:res = np....
- 2022-04-15 20:23
ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray).
keras
lstm
python
回答 3 已采纳 数据格式不对，调用函数之前先 换类型 yhat=model.predict(X.astype(np.float),batch_size=batch_size) - 2019-09-07 00:02回答 1 已采纳 因为你原来有10000个元素，你reshape只有6000  for +: 'builtin_function_or_method' and 'builtin_func
- 2022-03-17 11:39华为大数据的博客 NumPy数值计算基础 1、利用array函数创建数组对象 array函数的格式：np.array(object, dtype,ndmin) import numpy as np data1 = [1,3,5,7] ...data3 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] w3 = np.array(dat
- 回答 1 已采纳 从你所问一系列问题，感觉你基本一窍不通，程序运行不了，应该先看 readme.md / readme.txt 文档，搞清楚环境 然后下载作者提供的原始数据集，先跑通程序，然后再让你的数据集的格式、维
- 2022-02-22 16:43回答 1 已采纳 arr[arr[i,j] < mean[i]] = 0这是啥写法，arr[i,j] < mean[i]这个表达式的值不是true就是false，你这是给arr[0]或者arr[1]赋值，而
- 回答 1 已采纳 这是因为你在倒数第五行有一句‘print(predict3\_train)’啊，所以输出了它的维度
- 2020-03-05 20:09ggbond222的博客 1.NumPy的优势 NumPy是一个开源Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 对于同样的数值计算任务，使用NumPy比直接使用Python要简洁、快速。 NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中等价的...
- 回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_36982160/article/details/80038380
- 2020-09-18 00:25你别说了多动脑子的博客 创建array import numpy as np ...a = np.array([1,2,3],dtype=np.float64) print(a.dtype) zeros(), ones() empty() a = np.zeros((3,4)) print(a) ''' [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]
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- 2022-05-30 19:50╰つ栺尖篴夢ゞ的博客 一、数组上的迭代 NumPy 包含一个迭代器对象 numpy.nditer，它是一个有效的...a = np.arange(0, 60, 5) a = a.reshape(3, 4) print(a) for x in np.nditer(a): print(x) 运行结果： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35
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- 2019-10-17 14:47做一只AI小能手的博客 1.np.reshape与matlab中reshape区别 ...2.多axis的np.mean分析 np.mean(A,0)与matlab中的mean(A,1)都是按行取平均的。 1.数据准备 import numpy as np a=np.arange(18) print(a) #输出 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 ...
- 2019-03-01 14:33电商刘某的博客 一、 1.下载numpy Numpy用来管理多维数组，通常是数字，可以通过索引来访问 pip install numpy pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy pip install -i --trusted-host ...2.arange函数 创建一...
- 2019-07-17 18:13一扁舟的博客 引用是加：import numpy as np NumPy(Numerical Python) 是 Python 的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Nupmy可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套...
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